一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法技术

本发明专利技术公开了一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法。近些年来，针对海洋防灾减灾、海上目标识别与监视、海洋生态安全等方面应用需求，围绕多源多模态遥感影像海气界面目标协同识别，建立广域复杂海洋复杂光学环境及复杂海洋动力学环境下海气界面目标的提取与识别新方法，解决海上低差异度目标和浅层水下目标准确发现与识别难的问题。通过研究基于多维梯度TurboPixels算法的海洋高光谱、极化SAR遥感影像分割，建立以影像像元信息为底层、模糊超像素特征属性为中层、目标信息粒类别为高层的多层级多源多模态海洋遥感影像海气界面目标协同识别的新型系统模式。影像海气界面目标协同识别的新型系统模式。影像海气界面目标协同识别的新型系统模式。

【技术实现步骤摘要】
一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法


[0001]本专利技术涉及高光谱、极化SAR图像处理领域，具体涉及一种适合于海气界面复杂光学环境和复杂海洋动力学环境下目标协同识别的遥感影像分析处理理论和方法。

技术介绍

[0002]海洋遥感采用光谱或微波成像技术对海洋特性进行远距离非接触测量和记录，获取海洋景观和海洋要素的影像或数据资料。全天候、大范围、近实时和近同步的信息获取方式，使其在海洋观测活动中具有较大优势。近年来海洋遥感已成为海洋观测研究的重要技术方向。国外，2011年美国国家研究委员会发布《2030年海洋研究和社会需求关键基础设施》，将卫星遥感作为海洋科研基础设施的核心之一。2012年12月，欧盟竞争理事会在更名为哥白尼(Copernicus)计划的欧洲全球环境与安全监测计划(GEMS)中，非常重视海洋遥感监测技术，将其作为环境和安全检测可靠、有效、稳定的数据源，以支持一系列环境与安全应用服务。《澳大利亚对地观测战略规划(2010
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2025)》中特别强调，在针对沿海、深海、大陆架等海洋环境观测中大力发展全光谱卫星遥感能力。
[0003]在军事上，我国已建成第一代海洋目标监视卫星系统，初步具备了对全球大范围海洋移动目标的监视能力。在民用领域，已成功发射了“资源”“环境”“高分”“海洋”等系列的民用遥感卫星以及“天拓一号”AIS小卫星，“天拓二号”“吉林一号”“珠海一号”等商业遥感小卫星。其中，高分四号地球同步轨道光学成像卫星，在3.6万km外的轨道上实现50m空间分辨率，其监测范围覆盖中国及周边4900万km2的陆海区域；高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1m的C波段多极化民用SAR卫星，能够高时效地实现不同应用模式下1～500m空间分辨率、10～650km幅宽的微波遥感数据获取；高分五号卫星是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星，其中可见短波红外高光谱相机是其主载荷之一，以60km幅宽、30m的空间分辨率和5～10nm的光谱分辨率，同时获取地物在400～2500nm范围内的空间信息和光谱信息，具有突出的地物探测和识别能力。中国天基信息网络的发展显著提高了对海洋目标监视的时空覆盖能力和快速响应能力。国产多源多模态海洋遥感成像光谱仪数据指标如表1所示。
[0004]表1国产多源多模态海洋遥感成像光谱仪数据指标
[0005][0006]目前，高空间、多光谱、高光谱、红外、极化SAR是最常用的几种遥感监测手段，可在一定程度上实现对海洋目标的较好监测，然而，以上数据源在不同的海气界面场景中各具优势与不足。高空间分辨率影像其分辨率高，地物纹理信息丰富，对海气界面显著性目标的辨别能力强，但是其单幅影像覆面积较小，且其主要包含的是目标的位置信息，对于目标本身的物理特性缺乏描述。海洋光谱成像是以光谱能量为载体，传递海水水体介质及能量存在和变化的信息，可获得海水本身、水中所含物质以及海面漂浮物等的光谱数据。目前，海洋光谱成像观测卫星主要采用多光谱成像技术，多用于水色观测、海洋环境要素监测等方
面。根据美国NAL对SeaWiFS和机载成像光谱仪AVIRIS遥感试验结果的研究分析，针对暗礁、赤潮、溢油、海冰等海气界面目标观测所需的光谱分辨率应不超过10nm。但多光谱成像的光谱分辨率大于100nm，限制了其在海洋防灾减灾、海上目标识别与监视、海上突发事件应急搜救等方面应用。
[0007]近年来，发展高光谱遥感影像分析技术是海洋光谱成像探测的重要趋势。基于高光谱遥感技术在对海洋目标成像的同时，可提供几十到数百个10nm以下分辨率的连续波谱覆盖，其足够的光谱分辨率，有利于海洋目标特征提取，以及对具有纳米级诊断光谱特性的海洋表面物质进行识别。其影像所具有的空间、辐射和波谱信息将大大增加海洋目标检测识别的准确性。与高空间分辨率遥感影像相比，在海气界面低差异度目标以及水下浅层目标检测方面更具优势。缺点在于光谱波段数多，导致数据冗余，使用前需进行降维和去噪处理，增加了算法的时间复杂度。
[0008]相比可见光、多光谱、高光谱等传感器，红外和极化SAR影像具有全天时、全天候、不依赖光照、穿透能力强(云、雾)等特点，在黑夜和较多云层覆盖的天气实现对海面目标的监视。然而，海洋红外和极化SAR影像分析处理技术还存在诸多不适应：红外是一种点对点的传输方式，须对准目标物及方向，且检测距离不能太远，尤其在目标与海气界面环境对比度低的情况下，影像分辨率较差。对于海洋动力环境要素，极化 SAR对不同海况条件下的不同尺度的海浪、海流、海面风场的敏感程度不同，且只用单极化SAR进行海浪、海流、海面风场等海洋动力环境要素的反演时，一般都会存在180
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的方向模糊，如果缺少现场数据，则无法确定其真实传播方向；除油膜外，生物膜及低风区、雨团、船尾迹、上升流等一些海洋现象也在极化SAR影像上表现为暗区域(低后向散射强度)，使得单极化SAR溢油检测误识别率较高；此外，极化SAR影像容易受到干扰，气象因素的不稳定性是干扰因素的主要来源，而且海面上的浮游植物、藻类等也会对其造成干扰。
[0009]因此，针对各类别海洋遥感影像特点以及现有技术和方法局限性，迫切需要综合高空间、高光谱(红外、多光谱可看作是高光谱的特殊类型)、极化SAR影像的优缺点，创建适合于海气界面复杂光学环境和复杂海洋动力学环境下目标协同识别的遥感影像分析处理理论和方法。通过研究探索新颖的多源多模态海洋遥感影像的分割、目标区域提取、目标区域融合、超像素模型构建、目标分类与辨识方法，突破现有多源多模态海洋遥感影像海气界面目标识别技术瓶颈。

技术实现思路

[0010]专利技术目的：为克服海气界面复杂光学环境和复杂海洋动力学环境，提出协同目标识别的遥感影像分析理论和方法。
[0011]技术方案：为实现上述目的，本专利技术提供一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法，研究选取以下几种多源多模态海洋遥感影像：高空间分辨率影像p1个像元表示为特征空间的p1个特征点，高光谱(红外、多光谱可看作是高光谱的特殊类型)p2个像元表示为特征空间的p2个特征点，极化SAR影像9个像元表示为特征空间的9个特征点。包括如下步骤：
[0012]S1：构建海洋高光谱影像光谱曲面特征的共形映射降维去噪方法；
[0013]S2：使用高分辨率影像分割、高光谱影像及极化SAR影像多维梯度分割。
[0014]S3：建立并完善海气界面目标特征库及视觉注意机制目标区域提取；
[0015]S4：多源遥感影像目标区域融合、模糊超像素构建及标记样本扩展；
[0016]S5：基于粒计算支持向量机的多源多模态遥感影像海气界面目标协同识别；
[0017]S6：构建多源多模态海洋遥感影像分析实验系统
[0018]进一步地，所述步骤S1中构建海洋高光谱影像光谱曲面特征的共形映射降维去噪方法具体过程为：
[0019]A1：洋高光谱影像中的p2个像元表示为特征空间的p2个特征点， V＝{v1，v2，...，v...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立多层级多源多模态海洋遥感影像海气界面目标协同识别的新型系统模式；S2：完成基于多维梯度的遥感影像超像素分割及视觉注意机制的目标区域提取；S3：开展多源多模态遥感影像目标区域融合、模糊超像素构建及目标标记样本扩展；S4：基于粒计算支持向量机的多源多模态海洋遥感影像海气界面目标协同识别。2.根据权利要求1所述一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法，其特征在于，所述步骤S1中建立多层级多源多模态海洋遥感影像海气界面目标协同识别的新型系统模式，具体为：对空间、光谱、极化信息与海气界面目标的特征及关系分析和建立特征库；研究海洋遥感影像像元纹理、光谱、极化信息与模糊超像素空间、光谱、极化信息等对应关系及超像素与多层信息粒间的特征映射，建立以影像像元信息为底层、模糊超像素特征属性为中层、目标信息粒类别为高层的多层级多源多模态海洋遥感影像海气界面目标协同识别的新型系统模式。3.根据权利要求1所述的一种多源多模态遥感影像海气界面目标协同探测与识别方法，其特征在于，所述步骤S2中完成基于多维梯度的遥感影像超像素分割及视觉注意机制的目标区域提取，具体为：研究海洋高空间、高光谱和极化SAR影像的分割与目标区域提取，包括基于TurboPixels算法的高空间分辨率遥感影像超像素分割方法；基于多维梯度TurboPixels算法的高光谱、极化SAR遥感影像超像素分割方法；分别综合海洋高空...

【专利技术属性】
技术研发人员：高红民，张亦严，张炜博，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：